論文の概要: Engineering A Large Language Model From Scratch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16736v2
- Date: Thu, 1 Feb 2024 18:24:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 11:51:48.961407
- Title: Engineering A Large Language Model From Scratch
- Title（参考訳）: 大きな言語モデルをスクラッチから設計する
- Authors: Abiodun Finbarrs Oketunji
- Abstract要約: AtinukeはTransformerベースのニューラルネットワークで、さまざまな言語タスクのパフォーマンスを最適化する。
特徴を抽出し、複雑なマッピングを学習することで、人間のような言語をエミュレートすることができる。
システムは、解釈可能で堅牢なまま、自然言語タスクの最先端の結果を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The proliferation of deep learning in natural language processing (NLP) has
led to the development and release of innovative technologies capable of
understanding and generating human language with remarkable proficiency.
Atinuke, a Transformer-based neural network, optimises performance across
various language tasks by utilising a unique configuration. The architecture
interweaves layers for processing sequential data with attention mechanisms to
draw meaningful affinities between inputs and outputs. Due to the configuration
of its topology and hyperparameter tuning, it can emulate human-like language
by extracting features and learning complex mappings. Atinuke is modular,
extensible, and integrates seamlessly with existing machine learning pipelines.
Advanced matrix operations like softmax, embeddings, and multi-head attention
enable nuanced handling of textual, acoustic, and visual signals. By unifying
modern deep learning techniques with software design principles and
mathematical theory, the system achieves state-of-the-art results on natural
language tasks whilst remaining interpretable and robust.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)における深層学習の普及は、卓越した熟練度で人間の言語を理解し、生成できる革新的な技術の開発とリリースにつながった。
トランスフォーマーベースのニューラルネットワークであるatinukeは、ユニークな構成を使用することで、さまざまな言語タスクのパフォーマンスを最適化する。
アーキテクチャは、入力と出力の間の有意義な親和性を引き出すために、注意メカニズムでシーケンシャルなデータを処理するための層を織り込む。
トポロジの設定とハイパーパラメータチューニングのため、特徴抽出と複雑なマッピングの学習によって、人間のような言語をエミュレートすることができる。
atinukeはモジュール化され、拡張性があり、既存の機械学習パイプラインとシームレスに統合できる。
ソフトマックス、埋め込み、マルチヘッドアテンションなどの高度なマトリックス操作は、テキスト、音響、視覚信号のニュアンス処理を可能にする。
ソフトウェア設計原則と数理理論と近代的なディープラーニング技術を統合することで、システムは解釈可能で堅牢なまま、自然言語タスクの最先端の結果を達成する。
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